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      "content": "**Inscripción de los participantes**\nPara la participación en este concurso, es necesaria la inscripción de los participantes de manera personal e intransferible a través del formulario de la página web del concurso.\n\n**Consideraciones importantes**\nIMPORTANTE: Para participar es necesario que lea y acepte los términos y condiciones completos en la web del concurso.\n\nNo está permitido que una misma persona se registre en la Plataforma con distintos usuarios. El participante del concurso sólo podrá inscribirse con un usuario de la Plataforma. La participación es estrictamente personal y no está permitida la creación de equipos entre participantes.\n\nPuede enviar un máximo de 5 soluciones por día en la Plataforma del concurso. Puede seleccionar hasta 3 de todas sus soluciones para la clasificación final en la Plataforma.\n\nUn empate en la plataforma entre dos o más entradas válidas e idénticamente posicionadas será resuelto en favor a la alternativa de solución que haya sido subida a la plataforma primero.\n\nEl participante declara que las soluciones brindadas en el marco del concurso, son de su creación y, por lo tanto, no vulnera derecho de propiedad alguno.\n\n***Finalemte, es obligatorio resolver el reto con buen humor***",
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      "content": "El gerente comercial tiene una vacante disponible para el puesto de \"Data Scientist\" y como reto solicita a los postulantes desarrollar un modelo que pueda estimar si los clientes de la empresa dejan de usar sus productos o servicios, es decir caer en attrition.\n\nPara esto se dispone un dataset con información de los clientes y un indicador de attrition, y otro dataset con información del comportamientos de los mismos.\n\nFinalmente, el ganador de la competencia será contratado como \"Data Scientist\"\n\nNota:\n\n - ATTRITION = 1, significa que el cliente cae en attrition\n - ATTRITION = 0, significa que el cliente NO cae en attrition\n\nLos clientes que se deben predecir si caen en attrition o no, deben ser extraídos del archivo “test_clientes_sample.xlsx” y deberán subirse a esta plataforma.",
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      "content": "La métrica de evaluación es Log Loss.\n\n![imagen](https://qph.fs.quoracdn.net/main-qimg-38a405e407d374117cd329a8e9113580)\n\nNota:\nEn nuestro caso 1: significa si el cliente cae en Attrition",
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